【大數(shù)據(jù)】數(shù)據(jù)挖掘技術在電力行業(yè)中的應用

1二行業(yè)應用三案例分析一功能概述四服務能力目錄2023最新整理收集do

something2數(shù)據(jù)挖掘--就是指從大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘--是統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫技術、模式識別、機器學習、人工智能技術的交叉綜合。數(shù)據(jù)可以是結構化，如關系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；也可以是非結構化的，如文本、圖形和圖像數(shù)據(jù)；發(fā)現(xiàn)知識的方法可以是數(shù)學的，也可以是非數(shù)學的；可以是演繹的，也可以是歸納的。發(fā)現(xiàn)的知識可以被用于信息管理，查詢優(yōu)化，決策支持和過程控制等，還可以用于數(shù)據(jù)自身的維護；OLTP數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)挖掘（預測型和描述型）決策支持知識OLAP查詢報表1stQtr2ndQtr3rdQtr4thQtrPowerPlayFileEditDataValuesDisplayTextLegendLocation1992AllProductsAgegroupsRevenue($000)概述3124563挖掘的過程

--業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、模型建立、模型評估、應用部署60

業(yè)務理解、數(shù)據(jù)預處理（數(shù)據(jù)理解和數(shù)據(jù)準備）包含60%工作量；數(shù)據(jù)挖掘結果主要有以下幾種應用方式：（1）增值應用系統(tǒng)、服務、功能模塊或硬件；（2）創(chuàng)新、完善標準、規(guī)范或管理制度；（3）新市場和新業(yè)務拓展；（4）戰(zhàn)略級輔助決策；4數(shù)據(jù)挖掘之數(shù)據(jù)預處理技術

--數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)去噪分箱按邊界平滑按平均值平滑按中值平滑聚類計算機和人工檢查回歸數(shù)據(jù)集成元數(shù)據(jù)冗余數(shù)據(jù)相關分析聚集匯總數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)泛化規(guī)范化屬性構造零-均值規(guī)范化小數(shù)定標規(guī)范化數(shù)據(jù)抽樣隨機抽樣數(shù)據(jù)降維分類抽樣主成分分析數(shù)據(jù)預處理技術5①預測型數(shù)據(jù)挖掘用過去的數(shù)據(jù)預測未來發(fā)生什么；預測未來發(fā)生的可能性，進行數(shù)據(jù)推斷和預測歷史數(shù)據(jù)預測型算法

-分類

-回歸

-時間序列分析②描述型數(shù)據(jù)挖掘用過去的數(shù)據(jù)描述現(xiàn)在發(fā)生了什么；描述現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)生的規(guī)律，刻畫數(shù)據(jù)一般特性歷史數(shù)據(jù)描述型算法

-聚類

-關聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘之建模技術

--描述型和預測型6數(shù)據(jù)挖掘之建模技術（續(xù)）

--回歸、分類、聚類分析、關聯(lián)、時間序列分析線性/非線性回歸算法，其中非線性回歸主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡回歸、支撐向量機回歸等；回歸（Regressionanalysis）尋找屬性（輸入變量）與預測目標（輸出變量，為連續(xù)值）之間的線性或非線性關系；，（分類）分類(classification)從大量數(shù)據(jù)中學習(訓練)得到對未來數(shù)據(jù)所屬類別的判別準則；特點：（1）數(shù)據(jù)的類別（label)已知(人工分析標定)；（2）類別標號為離散數(shù)據(jù)。KNN算法、決策樹分類（CART、C4.5等）、SVM算法、貝葉斯分類、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分類等；聚類分析(Clusteranalysis)“物以類聚，人以群分”，將考察對象按照一定的規(guī)則分成若干類別的方法,實現(xiàn)組內(nèi)相似性最大化，組間相似性最小化；分割聚類（K-Means等）、層次聚類（凝聚型、分裂型）、網(wǎng)格聚類算法等；關聯(lián)分析(associationanalysis)從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)屬性之間隱含的關聯(lián)關系、相關性、因果關系；Apriori關聯(lián)算法、FP-growth關聯(lián)算法等；時間序列分析(TimeSeriesanalysis)時間序列挖掘就是在時間序列數(shù)據(jù)中挖掘頻繁模式、演化規(guī)律，并對未來的發(fā)展趨勢進行預測；AR自回歸算法、MA滑動平均算法、ARMA自回歸滑動平均算法等；主要的算法示例7財務報表：定時生成，月度/季度財務報表，告知已經(jīng)發(fā)生的財務情況電網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化：不同的規(guī)劃方案對電網(wǎng)的影響，得出可靠性、造價、負荷等各類因素的影響值，確定最佳規(guī)劃檢修策略：通過狀態(tài)檢修，判斷接下來哪些設備可能發(fā)生故障？預測檢修策略對設備績效、成本等帶來的影響投資計劃：進行長短期的項目投資預測、項目成本預測、項目現(xiàn)金流預測，輔助投資計劃優(yōu)先級的制定用工配置：根據(jù)福利工資、檢修成本、能力、任務要求，配置合適的人員預算超支：當項目決算超出預算目標時，財務主管和基建主管將收到警報采購計劃：根據(jù)供應商信息，對各種類型的物資庫存、需求、周期進行鉆取，探查它們的庫存情況以制定采購計劃缺陷管理：一周內(nèi)各天各區(qū)域的故障設備數(shù)量報告電力業(yè)務分析能力的八個級別

--常規(guī)報表、即席查詢、多維分析、警報、統(tǒng)計分析、預報、預測型建模、優(yōu)化常規(guī)報表即席查詢多維分析警報統(tǒng)計分析預報預測型建模優(yōu)化發(fā)生了什么事情？數(shù)量、頻率、地點如何？問題出現(xiàn)在哪里？需要采取什么行動？為什么會發(fā)生？如果這些趨勢繼續(xù)下去會如何？接下來會發(fā)生什么事情？可能出現(xiàn)的最好情況是什么？競爭優(yōu)勢智能程度數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，提高準確性考慮資源和需求，優(yōu)化結構預測分析后進一步解讀結果：考慮對業(yè)務影響程度建模更科學、預報更準確多種手段，不僅僅限于歷史同比、同業(yè)對標、匯總動態(tài)設置合理的預警值圍繞目的和主題進行分析提升查詢速度和匹配度之后電力業(yè)務分析能力的對比

--數(shù)據(jù)挖掘應用之前VS應用之后常規(guī)報表即席查詢多維分析警報統(tǒng)計分析預報預測型建模優(yōu)化業(yè)務模型技術用來回答特定領域發(fā)生了什么，無法制定長期決策告知什么時候出了什么問題實現(xiàn)層層鉆取，有初步發(fā)現(xiàn)需要不斷地提問尋找答案之前數(shù)據(jù)清洗和增強技術數(shù)據(jù)訪問、索引、查詢技術關聯(lián)、分類技術過程控制模型概率、統(tǒng)計分析回歸、分類、時間序列回歸、分類、時間序列分析技術統(tǒng)籌優(yōu)化技術VS展現(xiàn)層模型層業(yè)務層ERP人財物管理規(guī)劃計劃其它營銷管理生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)層ODS（SG-CIM共享庫）企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市ERP－BW9數(shù)據(jù)挖掘在電力的應用框架

--業(yè)務層、數(shù)據(jù)層、分析層、應用層、展示層報表報表報表告警儀表盤/報表標準報告分析層公司經(jīng)營目標分析模型…..報表優(yōu)化分析可視化分析穿透及多維查詢商業(yè)分析數(shù)據(jù)挖掘分析統(tǒng)計分析公司管理績效分析模型公司發(fā)展能力分析模型……10數(shù)據(jù)挖掘在電網(wǎng)的應用方式--功能算法包/軟件工具集成預測、決策展示系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘軟件平臺圖：數(shù)據(jù)挖掘在電網(wǎng)的應用方式模型、規(guī)則下載數(shù)據(jù)及業(yè)務需求數(shù)據(jù)分析請求分析結果輸出系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘軟件平臺數(shù)據(jù)及業(yè)務需求預測、決策展示11數(shù)據(jù)挖掘在電力的應用場景

--經(jīng)營決策、管理控制、生產(chǎn)作業(yè)12二行業(yè)應用1、資產(chǎn)全壽命周期管理中的應用2、財務管理中的應用3、物資管理中的應用目錄13項建計劃下達開工結算狀態(tài)評估投運轉資前期采購招標竣工投運決算轉資運行維護報廢再利用設備檢修退役資產(chǎn)全壽命關閉

規(guī)劃計劃階段+采購建設階段運維階段技改報廢階段成本最低采購成本不一定最優(yōu)（聯(lián)系運維成本等其他因素進行綜合考察）項目規(guī)劃的準確性與合理性分類的檢修運維成本標準化，最長使用壽命不一定最優(yōu)技改方案選取、退役處置后的殘值管理安全精細化質(zhì)量管理，識別基建、采購過程中的安全風險設備狀態(tài)檢修和狀態(tài)預測評估退役評估：報廢或者備用效能通過獲取項目重要進度節(jié)點，加強對現(xiàn)狀及中長期供電能力進行預測和評估；加強項目后評估與項目各個階段之間的業(yè)務關聯(lián)用工策略：檢修人員的配給、協(xié)調(diào)報廢轉現(xiàn)效率綜合結合成本、安全、效能三個角度，貫穿規(guī)劃計劃、采購建設、運行維護、退役報廢等階段，進行資產(chǎn)的整體評估和分析；功能點概述14整體分析模型以某省的4個地市公司220kV及以上資產(chǎn)為評價對象，利用總部的資產(chǎn)質(zhì)量評估模型進行全壽命周期管理評價。其中：安全方面4個公司得分普遍較高，這與近年發(fā)生安全事故次數(shù)較少一致，反映了各公司具有安全穩(wěn)定的運行水平。效能和成本管理方面，各公司間差異較大，效能方面B公司明顯落后于其他公司，成本方面C公司要優(yōu)于其他3個公司。綜合整體評估結果為:C市公司＞D市公司＞A市公司＞B市公司；123415B：對比同一時期、同一運行使用壽命的條件下，不同地區(qū)公司A、B、C的三次同類型號設備采購，我們發(fā)現(xiàn)最低采購成本（紅色線）不一定就是最優(yōu)的，因為其后期的運行檢修費用（綠色線）較高昂，導致其全壽命周期成本（藍色線），為后續(xù)的計劃預算方案制訂提供參考；預算成本管理A：預測在資產(chǎn)全壽命各個階段：科研論證、采購、安裝、運行、維護、報廢回收時，所花費用占計劃預算比例（縱坐標）的發(fā)展趨勢，其中黑色線為實際線，紅色虛線為預測擬合線，為動態(tài)調(diào)整預算提供支撐；16電力設備全壽命周期成本（折現(xiàn)值CZX）運行維護成本CYW停電損失成本CT設備殘值CR初次投資成本CF設備運行費用Cy設備購置費用運行、檢修人員費用Cp建筑工程費用安裝工程費用動態(tài)費用其他費用故障檢修費用Cm固定功率損耗Cg可變功率損耗Cb方案一方案二配電變壓器型號S11-MSH15額定容量500500空載損耗0.6Kw0.2Kw短路損耗5.15Kw4.3Kw短路電壓4%4%提出以全壽命周期成本最優(yōu)為原則對高壓、配電變壓器改造進行選型，以提高中壓配網(wǎng)改造資金的利用率。建立全壽命周期成本模型，對比方案一和方案二，選取最優(yōu)的方案二為改造實踐；初次投資成本屬于現(xiàn)值，將運行維護成本、停電損失成本、設備殘值進行折現(xiàn)值計算（?。嘿N現(xiàn)率i=8%）；技術改造方案選取17Time<13yesno70%9663%ratio<0.39time<10ratio<0.8410359%1、針對某供電可靠性差的區(qū)域，根據(jù)設備故障信息的歷史記錄，進行后續(xù)一定時間段的趨勢發(fā)展判斷；Time00.20.40.60.891011121382、決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡：預測“故障點-綠點”在哪些情況下發(fā)生以及發(fā)生的概率；3、結合GIS，將可能的故障點告警出來（見下圖A點和B點），同時生成決策輔助作用的故障報告；運行檢修管理18目錄二行業(yè)應用1、資產(chǎn)全壽命周期管理中的應用2、財務管理中的應用3、物資管理中的應用業(yè)務框架19總部省（市）公司資產(chǎn)運維管理資產(chǎn)項目管理人力資源管理供應鏈管理電費管理電能交易管理資產(chǎn)策略管理購電核算、結算、分析電費核算資產(chǎn)信息項目成本核算、項目結算、工程轉資運維成本的核算、結算薪酬、福利的核算、發(fā)放物資核算、結算預算控制資金預算控制資金預算控制資金預算控制培訓、招聘等需求資金預算控制會計集中核算資金集中管理資本集中運作預算集約調(diào)控核算管理評價稽核資金管理預算管理核算管理評價稽核資金管理產(chǎn)權管理投融資管理預算管理1122345566貫穿各個業(yè)務貫穿各個業(yè)務財務管理制度、辦法、相關審批財務管理相關業(yè)務報批、信息上報支付產(chǎn)權變動支付資金預算投融資預算資金預算兩下兩上編制流程投融資管理3投融資預算增強預算的調(diào)控力、執(zhí)行力加強目標預控，實現(xiàn)上下協(xié)同加強標準成本應用加強分析與考核，增強預算執(zhí)行力企業(yè)經(jīng)營模擬20全面風險管理21戰(zhàn)略規(guī)劃風險輿情風險信息風險運營風險社會責任風險法律風險財務風險安全生產(chǎn)風險市場風險政策風險全面風險管理內(nèi)容風險識別風險分析風險應對風險溝通監(jiān)督改進內(nèi)部環(huán)境構建內(nèi)控風險戰(zhàn)略規(guī)劃型風險業(yè)務管理型風險操作執(zhí)行型風險全員風險管理參與國網(wǎng)總部?。ㄊ校┕局睂佼a(chǎn)業(yè)單位專業(yè)預防機制監(jiān)督保障機制決策考評機制全面風險管理：1、細化風險組（戰(zhàn)略規(guī)劃風險、業(yè)務管理風險、操作型風險）和具體風險事件；全面風險管理：2、關注由于交叉業(yè)務之間的關聯(lián)而引發(fā)的風險傳導，建立風險傳導矩陣并完成對風險傳導的概率、頻度和影響力分析（傳導矩陣中數(shù)值大小和具體風險事件聯(lián)系緊密）。戰(zhàn)略規(guī)劃內(nèi)控風險社會責任風險法律風險廉政風險財務風險金融風險工程風險安全生產(chǎn)風險市場風險戰(zhàn)略規(guī)劃——√√√√√√內(nèi)控風險√——√√√√√√√√社會責任√——√√法律風險√——√廉政風險√√√√——√√√√√財務風險√√√√√——√√√√金融風險√√√√√——工程風險√√√——安全生產(chǎn)風險√√√——√市場風險√√√√——成熟風險管理過程22目錄二行業(yè)應用1、資產(chǎn)全壽命周期管理中的應用2、財務管理中的應用3、物資管理中的應用23物料管理供應商管理監(jiān)造管理倉儲和配送物資計劃物資與服務采購資產(chǎn)運維管理資產(chǎn)項目管理總部?。ㄊ校┕句N售管理統(tǒng)一采購統(tǒng)一監(jiān)造統(tǒng)一配送統(tǒng)一結算物資與服務采購監(jiān)造管理倉儲和配送物資計劃物資與服務采購銷售管理物資與服務采購戰(zhàn)略規(guī)劃與計劃人力資源管理財務管理項目物資采購需求物資配送采購需求物資配送戰(zhàn)略規(guī)劃組織信息人員信息11223345物資核算、結算資金預算控制招聘需求、培訓需求、績效信息、崗位信息需求計劃采購計劃監(jiān)造需求付款申請收貨信息庫存信息中標信息采購計劃監(jiān)造需求付款申請收貨信息剩余物資信息剩余物資信息供應商、物料信息供應商、物料信息庫存信息庫存信息業(yè)務框架覆蓋物資“配、送、接”全過程的配送管理體系。整合和優(yōu)化倉庫資源；加強供應商評估結果應用，強化動態(tài)評價與反饋，加強供應商履約管理，強化對供應商的約束力，加強供應商的協(xié)作管理從物料選型開始就制定相關維修、運行導則；重視物料風險分析，形成優(yōu)先序列對市場規(guī)模、細分市場與未來市場的發(fā)展趨勢進行分析和預測；降低采購成本；強化物資需求計劃的全面性、準確性，加強執(zhí)行審查和考核24庫存預測物資的庫存和實際需求是個兩難選擇，若是庫存低于需求，必定會降低電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性，若是庫存高于需求則增加了成本。庫存和需求二者之間比較好的波動模式是二者趨于一致；建模時，需要根據(jù)成本、季節(jié)性、周期性、以及其他外界條件變化，動態(tài)地調(diào)整和預測庫存量，保證安全庫存，優(yōu)化物資出庫的優(yōu)先級別。常用的庫存預測的方法：時間序列分析回歸等25C4C3C1C2C5供應商評估1、基于公司目前設備廠商的信息，根據(jù)內(nèi)外部因素及實際業(yè)務執(zhí)行情況，進行設備廠商評估；2、利用指標體系，根據(jù)系統(tǒng)選擇的聚類模型，將所涉及的設備廠商進行分類打分，從低至高c1-c5“1-5”五個級別；3、根據(jù)聚類結果，在系統(tǒng)中點擊對應結果圖，可追溯至設備廠商明細；

安全安全效能成本供應商評級指標體系強迫停運率供貨及時性采購成本一級事故率合同履約率檢修維護成本人身事故率生產(chǎn)能力退役報廢成本………………招標采購集中采購輸出輸出26二行業(yè)應用三案例分析一功能概述四服務能力目錄資產(chǎn)精細化管理27功能區(qū)精細管理要點考慮電網(wǎng)當前的負荷緊張程度兼顧未來對于負荷裝接容量增長預期，將區(qū)域化細分至功能塊,通過精細化管理確保有限的資金投入到真正的“熱點區(qū)域”;根據(jù)功能塊劃分后按照一定比例進行分配,通過總投資額度計算各供電局的投資額。由于區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構差異及電能質(zhì)量要求不同，因此在分配額度的基礎上根據(jù)實際情況對各供電公司的投資系數(shù)進行微調(diào)；績效型后果管理要點引進閉環(huán)監(jiān)控體系,在功能細分時候就將資產(chǎn)全壽命管理績效納入考慮；將本年度績效作為下一年度預算分配的主要依據(jù)之一，根據(jù)完成情況設置不同等級的懲罰系數(shù)，改善“重報、輕管、不講效益”的現(xiàn)狀。國網(wǎng)公司投資管理方法從傳統(tǒng)基于靜態(tài)分析轉變?yōu)樾枰獫M足動態(tài)的電網(wǎng)穩(wěn)定性和財務壓力之間的平衡，有效提高投資決策的準確度與投資流程的效率。融合傳統(tǒng)投資回報率的投資考量方法,并引入動態(tài)的資產(chǎn)管理精細化理念,建立了如下投資管理方法:資產(chǎn)精細化管理之功能區(qū)細分28一數(shù)據(jù)準備階段二建模階段三結果部署階段指標考慮了技術指標、經(jīng)濟指標、業(yè)務管理成效指標，具體包括衡量電網(wǎng)容量緊張程度的10kV輸變及以上線路負載率等技術類指標,售電量增長預測、現(xiàn)狀投資等經(jīng)濟類指標，以及SEC值等業(yè)務管理成效指標。功能區(qū)劃分采取了視覺聚類算法，確保聚類合理性，增強劃分結果和對應業(yè)務的可解釋性。聚類結果可通過數(shù)據(jù)表和動態(tài)圖形兩種方式呈現(xiàn)。資產(chǎn)精細化管理之功能區(qū)細分29可以得出以下結論B功能區(qū)：為當前電網(wǎng)投資缺口較大、負載壓力較緊張、未來發(fā)展?jié)摿^大、全壽命資產(chǎn)管理水平較高的區(qū)域,需要一定的投資予以改善；A功能區(qū)：為當前電網(wǎng)投資缺口大、負載壓力緊張、未來發(fā)展?jié)摿Υ?、全壽命資產(chǎn)管理水平高的區(qū)域,是投資的重點區(qū)域；C功能區(qū)：為當前電網(wǎng)投資缺口小、供電能力尚有余量、全壽命資產(chǎn)管理水平低的區(qū)域，需較少投資資金予以適當發(fā)展，同時加強規(guī)范、保持及調(diào)整；采用視覺聚類方法對26個供電局的線路負載率、售電量變化、預算執(zhí)行、sec值等數(shù)據(jù)樣本進行聚類分析，將這些數(shù)據(jù)分成三類,得出三類的中心點:Cluster0的中心點為:(0.69,3.11,0.62,0.12),數(shù)據(jù)個數(shù)為:13Cluster1的中心點為:(0.4,0.15,0.0047,0.53),數(shù)據(jù)個數(shù)為:6Cluster2的中心點為:(0.18,-1.23,-0.49,0.74),數(shù)據(jù)個數(shù)為:730監(jiān)測市采取一次設備“普查”、二次繼電保護設備“抽樣調(diào)查”、示范項目設備“重點調(diào)查”、夏季高峰用電設備“典型調(diào)查”的原則，充分利用直方圖、控制圖、帕累托圖等統(tǒng)計手段，為特定指標預警體系建立和主題相關指標體系中異常識別提供支撐；全面監(jiān)測

--異動監(jiān)測示例：某類型號設備集投運時間和發(fā)生故障的直方圖分布，發(fā)現(xiàn)有占總設備數(shù)2%的設備在投運332天后發(fā)生故障，低于均值344天，需引起注意、加強關注；直方圖：用于檢查數(shù)據(jù)的分布情況和變化規(guī)律。用途：便于發(fā)現(xiàn)特大、特小的異常值。示例：某型號設備投運一段時間的P控制圖，中心線為全體缺陷率，繪制每個子組中設備的缺陷率?？刂茍D：有上控制線UCL和下控制線LCL，穩(wěn)態(tài)情況下，描述點落入控制線內(nèi)的概率是99.73%；用途：用于跟蹤一段時間內(nèi)的過程統(tǒng)計量并檢測是否存在特殊因素變異。示例：在運行檢修中，橫軸為故障類型，縱軸為該類型所占比例，彎曲型故障是檢修計劃重點；Pareto圖：條形圖，水平軸表示關注類別，累積百分比為每種類別所占比例；用途：確定少數(shù)而關鍵、多而瑣碎的因素；31運營分析

--風險、趨勢、預測問題：從影響指標Y的指標體系X1-X15中，在不損失信息的前提下，盡可能找出影響程度高、解釋性足夠強的指標；碎石圖：主成分分析/因子分析前3個因子特征值大于1，結合方差貢獻度表，確定為主成分；用途：1、降維，將分析共同影響一個變量的多個實測指標轉換為考察少數(shù)幾個不相關的綜合指標。2、進行因素分析，對變量或樣本進行分類；問題：確定幾個特定的指標之間是否存在相關關系，其中一些指標變化時對其余指標的影響；擬合圖：回歸分析根據(jù)某些指標進行特定指標預測，確定指標之間關聯(lián)性強弱。用途：1、確定幾個特定的變量之間的相關關系（合適的數(shù)學表達式）。2、根據(jù)一個或幾個變量的值,預測或控制另一個變量的取值,并且可以知道這種預測或控制能達到什么樣的精確度。問題：圍繞一個分析主題的多個評價指標，同時從多個角度的進行同業(yè)對標；擬合圖：分類/聚類進行某業(yè)務主題的衡量指標體系的多維指標評價，將特征相似度最高的劃在一個組內(nèi)，采取對應策略。用途：根據(jù)指標的重要程度進行主題評估，在協(xié)調(diào)控制時由特征采取合適的舉措應對。32示例示例針對設備消缺及時性、設備嚴重等級準確定位、設備缺陷等級數(shù)量等指標（可具體針對省公司特點選取適合指標），通過聚類方法，對云南省公司電網(wǎng)整體能力評估提供支撐；如左圖所示：迪慶、楚雄、昆明、大理在類1中；普洱、昭通在類2中；剩余的地市紅河、曲靖等在類3中；針對設備消缺及時性、設備嚴重等級準確定位、設備缺陷等級數(shù)量等指標，以聚類1的